Psicóloga / La presente memoria tuvo como finalidad conocer el desarrollo investigativo acerca del proceso de aceptación tecnológica por parte de los estudiantes usuarios de entornos virtuales de aprendizaje en Universidades Latinoamericanas. Para ello se realizó una revisión sistemática de la literatura científica publicada entre los años 2011 y 2015. Doce bases de datos fueron consultadas, y se revisaron estudios empíricos con datos primarios provenientes de países latinoamericanos, pertenecientes a revistas con indexación ISI, SCOPUS y/o Scielo en idioma español, inglés o portugués. La búsqueda arrojó un total de 2 artículos, concluyéndose que durante los últimos 5 años no existe una amplia investigación respecto del tema. Los resultados indicarían una alta capacidad explicativa del Modelo de Aceptación Tecnológica en el contexto latinoamericano. Se discute la posible influencia de la brecha digital en los resultados y la necesidad de investigaciones cuantitativas y cualitativas que permitan indagar con mayor profundidad en el tema. Finalmente se desarrolla una propuesta de modelo de aceptación tecnológica para la educación universitaria en Latinoamérica que se desprende de los artículos revisados

La investigación se propuso reflexionar en torno a la manera en que las mujeres constituyen relaciones sociales con las tecnologías y habitan la virtualidad. Entendemos que las relaciones de género como dimensión constitutiva de todas las relaciones sociales, son inherentes e inseparables de cualquier reflexión que se pretenda construir en torno a procesos sociales. Además, aborda las maneras particulares que adquiere la relación de las mujeres con las tecnologías y la virtualidad, arraigadas históricamente en procesos de socialización patriarcales, propone no sólo sugerentes complejidades a la investigación sino que también reviste el carácter de urgente, en un contexto en que la tecnologización masiva y el ejercicio de la virtualidad son cada vez menos ámbitos reservados a unos pocos y se integran vertiginosamente al horizonte cotidiano de las clases populares.

La enseñanza y evaluación automática a través de un sistema Computer Based Assessment (CBA) requiere de software especializado que se adapte a la tipología de actividades a tratar y evaluar. En esta tesis se ha desarrollado un entorno CBA que facilita el aprendizaje y evaluación de los principales temas de una asignatura de bases de datos. Para ello se han analizado las herramientas existentes en cada uno de estos temas (Diagramas Entidad/Relación, diagramas de clases, esquemas de bases de datos relacionales, normalización, consultas en álgebra relacional y lenguaje SQL) y para cada uno de ellos se ha analizado, diseñado e implementado un módulo de corrección y evaluación automática que aporta mejoras respecto a los existentes. Estos módulos se han integrado en un mismo entorno al que hemos llamado ACME-DB. / Teaching and automatic evaluation through Computer Based Assessment (CBA) requires of specialized software tools capable to correct different type of activities. In this work, we have analyzed the main topics of a database course (entity/ relationship diagrams, class diagrams, relational database schemas, normalization, relational algebra and SQL) and for each one of them we have reported the state of art on CBA tools. Afterwards, we have proposed a new CBA environment for teaching and learning database. This environment, denoted ACME-DB, is composed of different modules capable to automatically correct and evaluate exercises of main topics of a database course providing improvements over existing tools.

Esta tese apresenta mecanismos computacionais concebidos para reconhecer e inferir estados de ânimo de alunos em interação num ambiente virtual de aprendizagem (AVA). A pesquisa, tendo por base investigações interdisciplinar – Educação, Psicologia Cognitiva e Computação Afetiva (CA) –, apresenta, a título de problema central, o de como alcançar tais objetivos. A Psicogenética Construtivista, base teórica que fundamenta o exame dos aspectos afetivos envolvidos nos processos de aprendizagem, responde pela concepção epistemológica interacionista do AVA ROODA, ambiente de aplicação da pesquisa. A dimensão afetiva é examinada sob a perspectiva cognitivista associada à teoria de appraisal, em especial no que diz respeito ao modelo de Scherer, que tem por finalidade distinguir os diferentes fenômenos afetivos. No que tange à CA, área em torno da qual vêm sendo desenvolvidos estudos que buscam inferir, avaliar e tomar decisões sobre o estado cognitivo-afetivo do aluno, dois aspectos são considerados. De um lado, a análise de como se processa a interação do aluno com o sistema em função de sinais obtidos do comportamento observável no ambiente. De outro, como proceder ao reconhecimento da subjetividade a partir de materiais textuais. Projetos experimentais de CA vêm evidenciando o quanto, no âmbito cognitivo, o reconhecimento da afetividade assume novos contornos. A hipótese de estudo, a de que os estados de ânimo de um aluno podem ser reconhecidos em AVA através de um modelo computacional que inter-relacione fatores de personalidade e de comportamento, pôde ser confirmada, para isso concorrendo o emprego da técnica de redes bayesianas. A opção pelo fenômeno afetivo estado de ânimo, embasada na revisão da literatura, justifica-se por constituir um dos aspectos afetivos mais representativos no ambiente escolar, com respeito ao qual cumpre considerar duas classes de estados de ânimo: animação e satisfação. A Roda dos Estados Afetivos é o espaço de representação para o mapeamento de ambas as classes. Tendo em conta a interdisciplinaridade da pesquisa, e no intuito de identificar os estados de ânimo nas interações de alunos em AVA, construiu-se uma nova funcionalidade para o AVA ROODA, denominada ROODAafeto. Identificar os estados de ânimo em AVA significa ampliar o leque de comunicação professor-aluno, de modo a que não somente os aspectos cognitivos, mas também os afetivos sejam considerados. Em síntese, através dessa funcionalidade, pretende-se proporcionar meios, a partir dos quais seja possível obter informações associadas à vivência afetiva do aluno, notadamente em relação ao ensino não presencial. / This dissertation presents computing mechanisms conceived in order to get to know and infer students’ mood states when interacting in a virtual learning environment (VLE). The research, based on interdisciplinary studies – Education, Cognitive Psychology, and Affective Computing (AC) –, presents, as its main research problem, the aim of reaching such objectives. Constructivist psychogenetics, theoretical foundation for the examination of affective aspects involved in learning processes, is responsible for the interactionist epistemological conception of the ROODA VLE, the application environment for the research. The affective dimension is examined under the cognitive perspective associated to the appraisal theory, mainly regarding Scherer’s model, which aims to distinguish the different affective phenomena. Concerning AC, area that comprises studies developed in order to infer, assess, and take decisions about the student’s affective-cognitive status, two aspects are considered. On the one hand, the analysis of how the interaction of the student with the system is processed was carried out, based on signals obtained from the observable behavior in the environment. On the other hand, it was analyzed how to proceed when recognizing the subjectivity from textual materials. AC experimental projects have evidenced how much, in the cognitive sphere, the recognition of affectivity assumes new forms. The study hypothesis that a student’s mood state can be recognized in a VLE by means of a computing model that inter-relates personality and behavior factors could be confirmed, and for this purpose a Bayesian network technique was used. The option for the affective phenomena mood state, based on the literature review, is justified by the fact that it is one of the most representative affective aspects in the educational environment. With this regard, two types of mood states are considered: being interested and being satisfied. Wheel of Afffective States is the space of representation for the mapping of both types. Considering the interdisciplinarity of the research, and with the purpose of identifying the mood states in the students' interactions in a VLE, a new functionality for the ROODA VLE, called ROODAafeto was developed. Identifying mood states in VLE means to amplify the possibility of teacher-student communication so that affective aspects are also considered besides cognitive aspects. In short, the use of this functionality aims to provide means to obtain information associated with the student’s affective experience, mainly in relation to non-presential education. / Esta tesis presenta mecanismos computacionales diseñados para reconocer e inferir los estados de ánimo de los estudiantes en la interacción en un entorno virtual de aprendizaje (AVA). La investigación, basada en estudio interdisciplinar - Educación, Psicología Cognitiva y Computación Afectiva (CA) - presenta, como problema central, de qué modo alcanzar estos objetivos. La Psicogenética Constructivista, base teórica que se basa en el examen de los aspectos afectivos implicados en los procesos de aprendizaje, responde por la concepción epistemológica interaccionista de AVA ROODA, ambiente de ejecución de la investigación. La dimensión afectiva es examinada desde la perspectiva cognitivista asociada con la teoría de appraisal, en particular en lo que respecta al modelo de Scherer, que tiene por finalidad distinguir los diferentes fenómenos afectivos. Desde el punto de vista de la CA, la zona en torno a los cuales se han desarrollado estudios que buscan inferir, evaluar y tomar decisiones acerca del estado cognitivo-afectivo del alumno, se consideran dos aspectos. Por un lado, el análisis de cómo se procesa la interacción del alumno con el sistema en función de las señales obtenidas del comportamiento observado en el ambiente. Por otra parte, como proceder al reconocimiento de la subjetividad desde los materiales textuales. Proyectos experimentales en CA han confirmando cuanto, en la magnitud cognitiva, el reconocimiento de la afectividad asume nuevos contornos. La hipótesis del estudio, en la que los estados de ánimo de un alumno puede ser reconocida en AVA mediante un modelo computacional que interrelacione factores de la personalidad y del comportamiento, se pudo confirmar, para tanto concurriendo el empleo de la técnica de redes bayesianas. La elección por el fenómeno afectivo estado de ánimo, embasada en la revisión de la literatura, se justifica por constituir uno de los aspectos afectivos más representativos en el entorno escolar, por lo que respecta considerar dos clases de estados de ánimo: animación y satisfacción. El Círculo de los Estados Afectivos es el espacio de representación para el mapeo de ambas clases. Teniendo en cuenta la interdisciplinariedad de la investigación, y el objetivo de identificar los estados de ánimo en las interacciones de los alumnos en AVA, se construyo una nueva funcionalidad para AVA ROODA, llamada ROODAafeto. Identificar los estados de ánimo en AVA significa una ampliación del rango de comunicación profesor-alumno, de modo que no sólo los aspectos cognitivos, sino también los afectivos se tienen en cuenta. En resumen, por medio de esta funcionalidad, se intenta proporcionar los medios, a partir de los cuales sea posible obtener información relacionada con la experiencia afectiva de los alumnos, especialmente en relación con la enseñanza no presencial.

Esta tese apresenta mecanismos computacionais concebidos para reconhecer e inferir estados de ânimo de alunos em interação num ambiente virtual de aprendizagem (AVA). A pesquisa, tendo por base investigações interdisciplinar – Educação, Psicologia Cognitiva e Computação Afetiva (CA) –, apresenta, a título de problema central, o de como alcançar tais objetivos. A Psicogenética Construtivista, base teórica que fundamenta o exame dos aspectos afetivos envolvidos nos processos de aprendizagem, responde pela concepção epistemológica interacionista do AVA ROODA, ambiente de aplicação da pesquisa. A dimensão afetiva é examinada sob a perspectiva cognitivista associada à teoria de appraisal, em especial no que diz respeito ao modelo de Scherer, que tem por finalidade distinguir os diferentes fenômenos afetivos. No que tange à CA, área em torno da qual vêm sendo desenvolvidos estudos que buscam inferir, avaliar e tomar decisões sobre o estado cognitivo-afetivo do aluno, dois aspectos são considerados. De um lado, a análise de como se processa a interação do aluno com o sistema em função de sinais obtidos do comportamento observável no ambiente. De outro, como proceder ao reconhecimento da subjetividade a partir de materiais textuais. Projetos experimentais de CA vêm evidenciando o quanto, no âmbito cognitivo, o reconhecimento da afetividade assume novos contornos. A hipótese de estudo, a de que os estados de ânimo de um aluno podem ser reconhecidos em AVA através de um modelo computacional que inter-relacione fatores de personalidade e de comportamento, pôde ser confirmada, para isso concorrendo o emprego da técnica de redes bayesianas. A opção pelo fenômeno afetivo estado de ânimo, embasada na revisão da literatura, justifica-se por constituir um dos aspectos afetivos mais representativos no ambiente escolar, com respeito ao qual cumpre considerar duas classes de estados de ânimo: animação e satisfação. A Roda dos Estados Afetivos é o espaço de representação para o mapeamento de ambas as classes. Tendo em conta a interdisciplinaridade da pesquisa, e no intuito de identificar os estados de ânimo nas interações de alunos em AVA, construiu-se uma nova funcionalidade para o AVA ROODA, denominada ROODAafeto. Identificar os estados de ânimo em AVA significa ampliar o leque de comunicação professor-aluno, de modo a que não somente os aspectos cognitivos, mas também os afetivos sejam considerados. Em síntese, através dessa funcionalidade, pretende-se proporcionar meios, a partir dos quais seja possível obter informações associadas à vivência afetiva do aluno, notadamente em relação ao ensino não presencial. / This dissertation presents computing mechanisms conceived in order to get to know and infer students’ mood states when interacting in a virtual learning environment (VLE). The research, based on interdisciplinary studies – Education, Cognitive Psychology, and Affective Computing (AC) –, presents, as its main research problem, the aim of reaching such objectives. Constructivist psychogenetics, theoretical foundation for the examination of affective aspects involved in learning processes, is responsible for the interactionist epistemological conception of the ROODA VLE, the application environment for the research. The affective dimension is examined under the cognitive perspective associated to the appraisal theory, mainly regarding Scherer’s model, which aims to distinguish the different affective phenomena. Concerning AC, area that comprises studies developed in order to infer, assess, and take decisions about the student’s affective-cognitive status, two aspects are considered. On the one hand, the analysis of how the interaction of the student with the system is processed was carried out, based on signals obtained from the observable behavior in the environment. On the other hand, it was analyzed how to proceed when recognizing the subjectivity from textual materials. AC experimental projects have evidenced how much, in the cognitive sphere, the recognition of affectivity assumes new forms. The study hypothesis that a student’s mood state can be recognized in a VLE by means of a computing model that inter-relates personality and behavior factors could be confirmed, and for this purpose a Bayesian network technique was used. The option for the affective phenomena mood state, based on the literature review, is justified by the fact that it is one of the most representative affective aspects in the educational environment. With this regard, two types of mood states are considered: being interested and being satisfied. Wheel of Afffective States is the space of representation for the mapping of both types. Considering the interdisciplinarity of the research, and with the purpose of identifying the mood states in the students' interactions in a VLE, a new functionality for the ROODA VLE, called ROODAafeto was developed. Identifying mood states in VLE means to amplify the possibility of teacher-student communication so that affective aspects are also considered besides cognitive aspects. In short, the use of this functionality aims to provide means to obtain information associated with the student’s affective experience, mainly in relation to non-presential education. / Esta tesis presenta mecanismos computacionales diseñados para reconocer e inferir los estados de ánimo de los estudiantes en la interacción en un entorno virtual de aprendizaje (AVA). La investigación, basada en estudio interdisciplinar - Educación, Psicología Cognitiva y Computación Afectiva (CA) - presenta, como problema central, de qué modo alcanzar estos objetivos. La Psicogenética Constructivista, base teórica que se basa en el examen de los aspectos afectivos implicados en los procesos de aprendizaje, responde por la concepción epistemológica interaccionista de AVA ROODA, ambiente de ejecución de la investigación. La dimensión afectiva es examinada desde la perspectiva cognitivista asociada con la teoría de appraisal, en particular en lo que respecta al modelo de Scherer, que tiene por finalidad distinguir los diferentes fenómenos afectivos. Desde el punto de vista de la CA, la zona en torno a los cuales se han desarrollado estudios que buscan inferir, evaluar y tomar decisiones acerca del estado cognitivo-afectivo del alumno, se consideran dos aspectos. Por un lado, el análisis de cómo se procesa la interacción del alumno con el sistema en función de las señales obtenidas del comportamiento observado en el ambiente. Por otra parte, como proceder al reconocimiento de la subjetividad desde los materiales textuales. Proyectos experimentales en CA han confirmando cuanto, en la magnitud cognitiva, el reconocimiento de la afectividad asume nuevos contornos. La hipótesis del estudio, en la que los estados de ánimo de un alumno puede ser reconocida en AVA mediante un modelo computacional que interrelacione factores de la personalidad y del comportamiento, se pudo confirmar, para tanto concurriendo el empleo de la técnica de redes bayesianas. La elección por el fenómeno afectivo estado de ánimo, embasada en la revisión de la literatura, se justifica por constituir uno de los aspectos afectivos más representativos en el entorno escolar, por lo que respecta considerar dos clases de estados de ánimo: animación y satisfacción. El Círculo de los Estados Afectivos es el espacio de representación para el mapeo de ambas clases. Teniendo en cuenta la interdisciplinariedad de la investigación, y el objetivo de identificar los estados de ánimo en las interacciones de los alumnos en AVA, se construyo una nueva funcionalidad para AVA ROODA, llamada ROODAafeto. Identificar los estados de ánimo en AVA significa una ampliación del rango de comunicación profesor-alumno, de modo que no sólo los aspectos cognitivos, sino también los afectivos se tienen en cuenta. En resumen, por medio de esta funcionalidad, se intenta proporcionar los medios, a partir de los cuales sea posible obtener información relacionada con la experiencia afectiva de los alumnos, especialmente en relación con la enseñanza no presencial.

Esta tese apresenta mecanismos computacionais concebidos para reconhecer e inferir estados de ânimo de alunos em interação num ambiente virtual de aprendizagem (AVA). A pesquisa, tendo por base investigações interdisciplinar – Educação, Psicologia Cognitiva e Computação Afetiva (CA) –, apresenta, a título de problema central, o de como alcançar tais objetivos. A Psicogenética Construtivista, base teórica que fundamenta o exame dos aspectos afetivos envolvidos nos processos de aprendizagem, responde pela concepção epistemológica interacionista do AVA ROODA, ambiente de aplicação da pesquisa. A dimensão afetiva é examinada sob a perspectiva cognitivista associada à teoria de appraisal, em especial no que diz respeito ao modelo de Scherer, que tem por finalidade distinguir os diferentes fenômenos afetivos. No que tange à CA, área em torno da qual vêm sendo desenvolvidos estudos que buscam inferir, avaliar e tomar decisões sobre o estado cognitivo-afetivo do aluno, dois aspectos são considerados. De um lado, a análise de como se processa a interação do aluno com o sistema em função de sinais obtidos do comportamento observável no ambiente. De outro, como proceder ao reconhecimento da subjetividade a partir de materiais textuais. Projetos experimentais de CA vêm evidenciando o quanto, no âmbito cognitivo, o reconhecimento da afetividade assume novos contornos. A hipótese de estudo, a de que os estados de ânimo de um aluno podem ser reconhecidos em AVA através de um modelo computacional que inter-relacione fatores de personalidade e de comportamento, pôde ser confirmada, para isso concorrendo o emprego da técnica de redes bayesianas. A opção pelo fenômeno afetivo estado de ânimo, embasada na revisão da literatura, justifica-se por constituir um dos aspectos afetivos mais representativos no ambiente escolar, com respeito ao qual cumpre considerar duas classes de estados de ânimo: animação e satisfação. A Roda dos Estados Afetivos é o espaço de representação para o mapeamento de ambas as classes. Tendo em conta a interdisciplinaridade da pesquisa, e no intuito de identificar os estados de ânimo nas interações de alunos em AVA, construiu-se uma nova funcionalidade para o AVA ROODA, denominada ROODAafeto. Identificar os estados de ânimo em AVA significa ampliar o leque de comunicação professor-aluno, de modo a que não somente os aspectos cognitivos, mas também os afetivos sejam considerados. Em síntese, através dessa funcionalidade, pretende-se proporcionar meios, a partir dos quais seja possível obter informações associadas à vivência afetiva do aluno, notadamente em relação ao ensino não presencial. / This dissertation presents computing mechanisms conceived in order to get to know and infer students’ mood states when interacting in a virtual learning environment (VLE). The research, based on interdisciplinary studies – Education, Cognitive Psychology, and Affective Computing (AC) –, presents, as its main research problem, the aim of reaching such objectives. Constructivist psychogenetics, theoretical foundation for the examination of affective aspects involved in learning processes, is responsible for the interactionist epistemological conception of the ROODA VLE, the application environment for the research. The affective dimension is examined under the cognitive perspective associated to the appraisal theory, mainly regarding Scherer’s model, which aims to distinguish the different affective phenomena. Concerning AC, area that comprises studies developed in order to infer, assess, and take decisions about the student’s affective-cognitive status, two aspects are considered. On the one hand, the analysis of how the interaction of the student with the system is processed was carried out, based on signals obtained from the observable behavior in the environment. On the other hand, it was analyzed how to proceed when recognizing the subjectivity from textual materials. AC experimental projects have evidenced how much, in the cognitive sphere, the recognition of affectivity assumes new forms. The study hypothesis that a student’s mood state can be recognized in a VLE by means of a computing model that inter-relates personality and behavior factors could be confirmed, and for this purpose a Bayesian network technique was used. The option for the affective phenomena mood state, based on the literature review, is justified by the fact that it is one of the most representative affective aspects in the educational environment. With this regard, two types of mood states are considered: being interested and being satisfied. Wheel of Afffective States is the space of representation for the mapping of both types. Considering the interdisciplinarity of the research, and with the purpose of identifying the mood states in the students' interactions in a VLE, a new functionality for the ROODA VLE, called ROODAafeto was developed. Identifying mood states in VLE means to amplify the possibility of teacher-student communication so that affective aspects are also considered besides cognitive aspects. In short, the use of this functionality aims to provide means to obtain information associated with the student’s affective experience, mainly in relation to non-presential education. / Esta tesis presenta mecanismos computacionales diseñados para reconocer e inferir los estados de ánimo de los estudiantes en la interacción en un entorno virtual de aprendizaje (AVA). La investigación, basada en estudio interdisciplinar - Educación, Psicología Cognitiva y Computación Afectiva (CA) - presenta, como problema central, de qué modo alcanzar estos objetivos. La Psicogenética Constructivista, base teórica que se basa en el examen de los aspectos afectivos implicados en los procesos de aprendizaje, responde por la concepción epistemológica interaccionista de AVA ROODA, ambiente de ejecución de la investigación. La dimensión afectiva es examinada desde la perspectiva cognitivista asociada con la teoría de appraisal, en particular en lo que respecta al modelo de Scherer, que tiene por finalidad distinguir los diferentes fenómenos afectivos. Desde el punto de vista de la CA, la zona en torno a los cuales se han desarrollado estudios que buscan inferir, evaluar y tomar decisiones acerca del estado cognitivo-afectivo del alumno, se consideran dos aspectos. Por un lado, el análisis de cómo se procesa la interacción del alumno con el sistema en función de las señales obtenidas del comportamiento observado en el ambiente. Por otra parte, como proceder al reconocimiento de la subjetividad desde los materiales textuales. Proyectos experimentales en CA han confirmando cuanto, en la magnitud cognitiva, el reconocimiento de la afectividad asume nuevos contornos. La hipótesis del estudio, en la que los estados de ánimo de un alumno puede ser reconocida en AVA mediante un modelo computacional que interrelacione factores de la personalidad y del comportamiento, se pudo confirmar, para tanto concurriendo el empleo de la técnica de redes bayesianas. La elección por el fenómeno afectivo estado de ánimo, embasada en la revisión de la literatura, se justifica por constituir uno de los aspectos afectivos más representativos en el entorno escolar, por lo que respecta considerar dos clases de estados de ánimo: animación y satisfacción. El Círculo de los Estados Afectivos es el espacio de representación para el mapeo de ambas clases. Teniendo en cuenta la interdisciplinariedad de la investigación, y el objetivo de identificar los estados de ánimo en las interacciones de los alumnos en AVA, se construyo una nueva funcionalidad para AVA ROODA, llamada ROODAafeto. Identificar los estados de ánimo en AVA significa una ampliación del rango de comunicación profesor-alumno, de modo que no sólo los aspectos cognitivos, sino también los afectivos se tienen en cuenta. En resumen, por medio de esta funcionalidad, se intenta proporcionar los medios, a partir de los cuales sea posible obtener información relacionada con la experiencia afectiva de los alumnos, especialmente en relación con la enseñanza no presencial.

Tesis por compendio / [ES] El uso de nuevas tecnologías y el número de usuarios de sistemas de enseñanza online universitaria se han extendido alrededor del mundo en las últimas décadas, mostrando un mayor incremento con la propagación de la pandemia Covid-19 desde 2020. Adicionalmente, la normativa ISO 9241-210:2019 establece los estándares internacionales de calidad para diseñar productos, servicios y sistemas de interacción persona-ordenador que cumplan con requisitos de usabilidad, accesibilidad y de experiencia de usuario (User eXperience - UX). Por tanto, el concepto de UX ha cobrado mucha importancia como requisito de calidad. Para diversos autores, la UX es un concepto multidimensional que incluye las motivaciones, sentimientos y necesidades de los usuarios finales. Por otra parte, el Objetivo de Desarrollo Sostenible (ODS) 4 de la Organización de las Naciones Unidas (ONU) para el 2030 persigue asegurar a nivel global una educación inclusiva, igualitaria, para todos y de calidad. En este sentido, con el fin de diseñar interfaces y experiencias de aprendizaje en entornos universitarios que respeten todas especificaciones de calidad se requiere evaluar previamente la UX de estos entornos de manera automática y precisa. Por tanto, el objetivo principal de esta tesis es identificar las características concretas más relevantes en la UX de entornos de e-learning universitarios que permitan analizar específica y automáticamente el sentimiento de los estudiantes con el fin de asentar las bases para diseñar plataformas de aprendizaje virtual centradas en los usuarios. Con esta finalidad, el estudio plantea analizar las necesidades y sentimientos de los estudiantes on-line universitarios con métodos digitales, avanzados y eficientes de inteligencia artificial. Por ello, el presente proyecto investiga la aplicación de modelos de aprendizaje automático de análisis de sentimiento para la evaluación UX. Estas técnicas de inteligencia artificial se han aplicado sobre las respuestas recibidas de entre los más de 2.000 estudiantes universitarios encuestados procedentes de estudios de posgrado online y de cursos en línea masivos y abiertos (MOOCs). Los resultados presentan las bases de un modelo que permite clasificar ontológicamente categorías o aspectos de la educación en línea universitaria y conocer la polaridad del sentimiento de los usuarios respecto a su experiencia e-learning de manera automática. De este modo, se han podido conocer las opiniones de los estudiantes de manera automatizada con respecto a categorías claves de la enseñanza digital. Además, los comentarios de los estudiantes se han clasificado en distintas dimensiones UX e-learning o UXEL (Conexiones Sociales, y Recursos y Herramientas de Aprendizaje). Así mismo, se ha identificado la polaridad del sentimiento para cada dimensión. En resumen, este trabajo ha generado importantes contribuciones a la comunidad científica. En primer lugar, una adaptación del cuestionario validado UEQ-S integrado y adaptado a tres plataformas de e-learning para cursos específicos de postgrado en la Universitat de València y en la Universidad Rey Juan Carlos; y para MOOCs en la Universitat Politècnica de València. En segundo lugar, esta tesis ha generado una aplicación innovadora de métodos de análisis de sentimiento y aprendizaje automático mediante el procesamiento del lenguaje natural para la evaluación de la experiencia de usuario de estudiantes universitarios online. Así, este método proporciona el análisis de las opiniones de los alumnos y las clasifica según su polaridad en positivas, negativas o neutras. Y en tercer lugar, este trabajo científico aporta una ontología propia de aspectos para la experiencia de aprendizaje virtual asociada a dimensiones UX con herramientas de análisis de sentimiento. Esta ontología clasifica la polaridad de las opiniones de los alumnos por categorías e-learning: VLE, Profesor, Alumno, Sonido, Imagen, Material, Ejercicio, Evaluación y y Comunicación. / [CA] L'ús de noves tecnologies i el nombre d'usuaris de sistemes d'ensenyament en línia universitària s'han estés al voltant del món en les últimes dècades, mostrant un major increment amb la propagació de la pandèmia COVID-19 des de 2020. Addicionalment, la normativa ISO 9241-210:2019 estableix els estàndards internacionals de qualitat per a dissenyar productes, serveis i sistemes d'interacció persona-ordenador que complisquen amb requisits d'usabilitat, accessibilitat i d'experiència d'usuari (User eXperience - UX). Per tant, el concepte de UX ha cobrat molta importància com a requisit de qualitat. Per a diversos autors, la UX és un concepte multidimensional que inclou les motivacions, sentiments i necessitats dels usuaris finals. D'altra banda, l'Objectiu de Desenvolupament Sostenible (ODS) 4 de l'Organització de les Nacions Unides (ONU) per al 2030 persegueix assegurar a nivell global una educació inclusiva, igualitària, per a tots i de qualitat. En aquest sentit, amb la finalitat de dissenyar interfícies i experiències d'aprenentatge en entorns universitaris que respecten totes especificacions de qualitat es requereix avaluar prèviament la UX d'aquests entorns de manera automàtica i precisa. Per tant, l'objectiu principal d'aquesta tesi és identificar les característiques concretes més rellevants en l'experiència d'usuari d'entorns d'e-learning universitaris que permeten analitzar específica i automàticament el sentiment dels estudiants amb la finalitat d'assentar les bases per a dissenyar plataformes d'aprenentatge virtual centrades en els usuaris. Amb aquesta finalitat, l'estudi planteja analitzar les necessitats i sentiments dels estudiants en línia universitaris amb mètodes digitals, avançats i eficients d'intel·ligència artificial. Per això, el present projecte investiga l'aplicació de models d'aprenentatge automàtic d'anàlisi de sentiment per a l'avaluació de la UX. Aquestes tècniques d'intel·ligència artificial s'han aplicat sobre les respostes rebudes d'entre els més de 2.000 estudiants universitaris enquestats procedents d'estudis de postgrau en línia i de cursos massius en línia en obert (MOOCs). Els resultats presenten les bases d'un model que permet classificar ontològicament categories o aspectes de l'educació en línia universitària i conéixer la polaritat del sentiment dels usuaris respecte a la seua experiència e-learning automàticament. D'aquesta manera, s'han pogut conéixer les opinions dels estudiants de manera automatitzada respecte a categories claus de l'ensenyament digital. A més, s'han classificat els comentaris dels estudiants en diferents dimensions UX e-learning o UXEL. D'aquesta manera, s'han identificat la polaritat del sentiment per a cada dimensió. En resum, aquest treball ha generat importants contribucions a la comunitat científica. En primer lloc, una adaptació del qüestionari validat UEQ-S integrat i adaptat a tres plataformes d'e-learning per a cursos específics de postgrau a la Universitat de València i en la Universidad Rey Juan Carlos; i per a MOOCs a la Universitat Politècnica de València. En segon lloc, aquesta tesi ha generat una aplicació innovadora de mètodes d'anàlisis de sentiment i aprenentatge automàtic mitjançant el processament del llenguatge natural per a l'avaluació de l'experiència d'usuari d'estudiants universitaris en línia. Així, aquest mètode proporciona l'anàlisi de les opinions dels alumnes i les classifica segons la seua polaritat en positives, negatives o neutres. I en tercer lloc, aquest treball científic aporta una ontologia pròpia d'aspectes per a l'experiència d'aprenentatge virtual associada a dimensions UX. Aquesta ontologia utilitzada amb eines d'anàlisis de sentiment, permet classificar la polaritat de les opinions dels alumnes per categories clau de l'e-learning (VLE, Professor, Alumne, So, Imatge, Material, Exercici, Avaluació i Comunicació) i agrupar els comentaris en tres dimensions UXEL (VLE, Connexions Socials, i Recursos i Eines d'Aprenentatge). / [EN] The use of new technologies and the number of users of university online learning systems have spread around the world in the last decades, showing a further increase with the spread of the Covid-19 pandemic since 2020. Additionally, ISO 9241-210:2019 sets international quality standards for designing human-computer interaction products, services, and systems that meet usability, accessibility, and User eXperience (UX) requirements. Therefore, the concept of UX has become very important as a quality requirement. For several authors, UX is a multidimensional concept that includes the motivations, feelings, and needs of end users. On the other hand, the United Nations' (UN) Sustainable Development Goal (SDG) 4 for 2030 aims to ensure inclusive, equitable, quality education for all globally. In this sense, in order to design interfaces and learning experiences in university environments that respect all quality specifications, it is necessary to evaluate the user experience of these environments automatically and accurately beforehand. Thus, the main objective of this thesis is to identify the most relevant specific characteristics in the user experience of university e-learning environments that allow specific and automatic analysis of the students' feelings in order to lay the foundations for the design of user-centered e-learning platforms. To this end, the study proposes to analyse the needs and feelings of online university students with digital, advanced, and efficient artificial intelligence methods. Therefore, this project investigates the application of machine learning models of sentiment analysis for the evaluation of user experience. These artificial intelligence techniques have been applied to the responses received from more than 2,000 university students surveyed from postgraduate online studies and massive open online courses (MOOCs). The results present the basis of a model that allows ontologically classifying categories or aspects of university online education and knowing the users' polarity of feeling about their e-learning experience in an automatic way. In this way, it has been possible to find out the students' opinions in an automated way with regard to key categories of digital teaching. In addition, student comments have been classified into several UX e-learning or UXEL dimensions. Also, it has been identified the polarity of sentiment for each dimension. To sum up, this work has generated four major contributions to the scientific community. Firstly, an adaptation of the validated questionnaire UEQ-S integrated and adapted to three e-learning platforms for specific postgraduate courses at the Universitat de València and at the Universidad Rey Juan Carlos; and for MOOCs at the Universitat Politècnica de València. Secondly, this thesis has generated an innovative application of sentiment analysis and machine learning methods through natural language processing for the evaluation of the user experience of university online students. Therefore, this method provides the analysis of learners opinions and classifies them according to their polarity in positive, negative or neutral. And thirdly, this scientific work brings out a proprietary ontology of aspects for the virtual learning experience associated with UX dimensions. This ontology used with sentiment analysis tools, allows classifying the polarity of student opinions (positive, neutral, negative) by key categories of e-learning (VLE, Teacher, Student, Sound, Image, Material, Exercise, Evaluation and Communication) and group the comments in three dimensions UX e-learning or UXEL (VLE, Social Connections, and Learning Resources and Tools). Finally, these contributions will help to evaluate in an automatic and accurate way several university e-learning environments in order to design user-centered virtual learning experiences more personalised and inclusive for all which suit quality standards and meet UN SDG 4 for 2030. / Sanchis Font, R. (2023). User eXperience evaluation on university virtual learning through sentiment analysis [Tesis doctoral]. Universitat Politècnica de València. https://doi.org/10.4995/Thesis/10251/194059 / Compendio